Répondre à des questions en fonction de conversations Chat avec une application Chat avec Gemini AI

Ce tutoriel explique comment créer une application Google Chat qui répond à des questions basées sur des conversations dans des espaces Chat à l'aide de l'IA générative optimisée par Vertex AI avec Gemini. L'application Chat utilise l'API Google Workspace Events et Pub/Sub pour reconnaître les questions posées dans les espaces Chat et y répondre en temps réel, même si elle n'est pas mentionnée.

L'application Chat utilise tous les messages envoyés dans l'espace comme source de données et base de connaissances: lorsqu'un utilisateur pose une question, l'application Chat recherche les réponses précédemment partagées, puis en partage une. Si aucune réponse n'est trouvée, il indique qu'il ne peut pas répondre. Sur chaque réponse, les utilisateurs peuvent cliquer sur un bouton d'action accessoire pour @mentionner un gestionnaire d'espace et demander une réponse. En utilisant l'IA Gemini, l'application Google Chat s'adapte et développe sa base de connaissances à mesure qu'elle s'entraîne en continu sur les conversations dans les espaces auxquels elle est ajoutée.

Voici comment fonctionne l'application Chat dans un espace d'intégration et d'assistance pour les employés :

  • Si vous mentionnez l'application Assistant Google, elle est ajoutée à un espace.
    Figure 1. Charlie ajoute l'application Chat de l'assistant de connaissances basé sur l'IA à un espace Chat.
  • Dana pose une question.
    Figure 2 Dana demande si l'entreprise propose des formations à la prise de parole en public.
  • L'application Chat avec l'assistant de connaissances basé sur l'IA répond à la question.
    Figure 3 : L'application Chat avec l'assistant de connaissances basé sur l'IA demande à Vertex AI avec Gemini de répondre à la question de Dana en s'appuyant sur l'historique des conversations de l'espace Chat, puis partage la réponse.

Prérequis

Objectifs

  • Créez une application Chat qui utilise l'IA générative pour répondre aux questions en fonction des connaissances partagées dans les conversations d'espace Chat.
  • Avec l'IA générative :
    • Détecter les questions des employés et y répondre
    • tirer des enseignements des conversations en cours dans un espace Chat ;
  • Écoutez les messages d'un espace Chat et répondez-y en temps réel, même lorsque l'application Chat ne reçoit pas de messages directement.
  • Persistance des messages en écrivant et en lisant dans une base de données Firestore
  • Facilitez la collaboration dans un espace Chat en mentionnant les administrateurs de l'espace lorsque vous ne trouvez pas de réponse à une question.

Architecture

Le schéma suivant illustre l'architecture des ressources Google Workspace et Google Cloud utilisées par l'assistant de connaissances basé sur l'IA de l'application Chat.

Schéma de l'architecture de l'application Chat de l'assistant de connaissances basé sur l'IA

L'application Chat d'assistant de connaissances IA fonctionne comme suit:

  • Un utilisateur ajoute l'application Chat d'assistant de connaissances de l'IA à un espace Chat:

    1. L'application Chat invite l'utilisateur qui l'a ajoutée à l'espace Chat à configurer l'authentification et l'autorisation.

    2. L'application Chat récupère les messages de l'espace en appelant la méthode spaces.messages.list dans l'API Chat, puis stocke les messages récupérés dans une base de données Firestore.

    3. L'application Chat appelle la méthode subscriptions.create de l'API Google Workspace Events pour commencer à écouter des événements tels que des messages dans l'espace. Le point de terminaison de notification de l'abonnement est un sujet Pub/Sub qui utilise Eventarc pour transférer l'événement à l'application Chat.

    4. L'application Chat publie un message d'introduction dans l'espace.

  • Un utilisateur de l'espace Chat publie un message:

    1. L'application Chat reçoit le message en temps réel à partir du sujet Pub/Sub.

    2. L'application Chat ajoute le message à la base de données Firestore.

      Si un utilisateur modifie ou supprime ultérieurement le message, l'application Chat reçoit l'événement mis à jour ou supprimé en temps réel, puis met à jour ou supprime le message dans la base de données Firestore.

    3. L'application Chat envoie le message à Vertex AI avec Gemini:

      1. L'invite demande à Vertex AI avec Gemini de vérifier si le message inclut une question. Si c'est le cas, Gemini répond à la question en fonction de l'historique des messages de l'espace Chat conservé dans Firestore. L'application Google Chat envoie ensuite le message à l'espace Chat. Si ce n'est pas le cas, ne répondez pas.

      2. Si Vertex AI avec Gemini répond à la question, l'application Chat publie la réponse en appelant la méthode spaces.messages.create dans l'API Chat à l'aide de l'authentification de l'application.

        Si Vertex AI avec Gemini ne peut pas répondre à la question, l'application Chat affiche un message indiquant qu'elle ne trouve pas de réponse à cette question dans l'historique de l'espace Chat.

        Les messages incluent toujours un bouton d'action accessoire sur lequel les utilisateurs peuvent cliquer. L'application Chat mentionne alors un administrateur d'espace en lui demandant de répondre.

  • L'application Chat reçoit de l'API Google Workspace Events une notification de cycle de vie indiquant que l'abonnement à l'espace Chat est sur le point d'expirer:

    1. L'application Chat envoie une requête pour renouveler l'abonnement en appelant la méthode subscriptions.patch dans l'API Google Workspace Events.

  • L'application Chat est supprimée d'un espace Chat :

    1. L'application Chat supprime l'abonnement en appelant la méthode subscriptions.delete dans l'API Google Workspace Events.

    2. L'application Chat supprime les données de l'espace Chat de Firestore.

Examiner les produits utilisés par l'application Chat d'assistant de connaissances IA

L'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise les produits Google Workspace et Google Cloud suivants:

  • API Vertex AI avec Gemini : plate-forme d'IA générative optimisée par Gemini. L'application Chat d'assistant de connaissances de l'IA utilise l'API Vertex AI avec Gemini pour reconnaître, comprendre et répondre aux questions des employés.
  • API Chat : API permettant de développer des applications Google Chat qui reçoivent des événements d'interaction avec Chat, tels que des messages, et y répondent. L'application Chat de l'assistant expert basé sur l'IA utilise l'API Chat pour :
    • Recevoir et répondre aux événements d'interaction envoyés par Chat
    • Lister les messages envoyés dans un espace
    • Publier des réponses aux questions des utilisateurs dans un espace.
    • Configurez les attributs qui déterminent son apparence dans Chat, comme le nom et l'image de l'avatar.
  • API Google Workspace Events : cette API vous permet de vous abonner à des événements et de gérer les notifications de modification dans les applications Google Workspace. L'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise l'API Google Workspace Events pour écouter les messages publiés dans un espace Chat. Elle peut ainsi détecter les questions et y répondre même lorsqu'elles ne sont pas mentionnées.
  • Firestore : base de données de documents sans serveur. L'application Chat de l'assistant de connaissances basé sur l'IA utilise Firestore pour stocker les données des messages envoyés dans un espace Chat.
  • Pub/Sub : Pub/Sub est un service de messagerie asynchrone et évolutif qui dissocie les services qui génèrent des messages de ceux qui traitent ces messages. L'application Chat de l'assistant Google basé sur l'IA utilise Pub/Sub pour recevoir des événements d'abonnement à partir d'espaces Chat.
  • Eventarc : Eventarc vous permet de créer des architectures basées sur des événements sans avoir à implémenter, personnaliser ni gérer l'infrastructure sous-jacente. L'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise Eventarc pour acheminer les événements de Pub/Sub vers un espace Chat, ainsi que vers la fonction Cloud qui reçoit et traite les événements d'abonnement.
  • Cloud Functions : un service de calcul sans serveur léger qui vous permet de créer des fonctions autonomes à usage unique qui peuvent répondre aux événements d'interaction et d'abonnement Chat sans avoir à gérer de serveur ni d'environnement d'exécution. L'application Chat d'assistant de connaissances de l'IA utilise deux fonctions Cloud Functions nommées :
    • app : héberge le point de terminaison HTTP auquel Chat envoie des événements d'interaction et sert de plate-forme de calcul pour exécuter la logique qui traite et répond à ces événements.
    • eventsApp : reçoit et traite les événements de l'espace Chat, comme les messages d'un abonnement Pub/Sub.
    Cloud Functions utilise les produits Google Cloud suivants pour créer et héberger des ressources de calcul :
    • Cloud Build : plate-forme entièrement gérée d'intégration, de livraison et de déploiement continus qui exécute des builds automatisés.
    • Cloud Run : environnement entièrement géré permettant d'exécuter des applications conteneurisées.

Préparer l'environnement

Cette section explique comment créer et configurer un projet Google Cloud pour l'application Chat.

Créer un projet Google Cloud

console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > IAM et administration > Créer un projet.

    Accéder à la page "Créer un projet"

  2. Dans le champ Project Name (Nom du projet), saisissez un nom descriptif pour votre projet.

    Facultatif : Pour modifier l'ID de projet, cliquez sur Modifier. Une fois le projet créé, vous ne pourrez plus modifier l'ID. Choisissez-en donc un qui répond à vos besoins pour toute la durée de vie du projet.

  3. Dans le champ Emplacement, cliquez sur Parcourir pour afficher les emplacements potentiels de votre projet. Cliquez ensuite sur Sélectionner.
  4. Cliquez sur Créer. La console Google Cloud accède à la page "Tableau de bord", et votre projet est créé en quelques minutes.

CLI gcloud

Dans l'un des environnements de développement suivants, accédez à la Google Cloud CLI (gcloud):

  • Cloud Shell : pour utiliser un terminal en ligne avec gcloud CLI déjà configuré, activez Cloud Shell.
    Activer Cloud Shell
  • Interface système locale: pour utiliser un environnement de développement local, installez et initialisez la gcloud CLI.
    Pour créer un projet Cloud, utilisez la commande gcloud projects create : 
    gcloud projects create PROJECT_ID
     Remplacez PROJECT_ID en définissant l'ID du projet que vous souhaitez créer.

Activer la facturation pour le projet Cloud

console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Facturation. Cliquez sur Menu > Facturation > Mes projets.

    Accéder à la page "Facturation de mes projets"

  2. Dans Sélectionner une organisation, choisissez l'organisation associée à votre projet Google Cloud.
  3. Sur la ligne du projet, ouvrez le menu Actions (), cliquez sur Modifier la facturation, puis choisissez le compte de facturation Cloud.
  4. Cliquez sur Définir le compte.

CLI gcloud

  1. Pour lister les comptes de facturation disponibles, exécutez la commande suivante: 
    gcloud billing accounts list
  2. Associer un compte de facturation à un projet Google Cloud : 
    gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID

    Remplacez les éléments suivants :

    • PROJECT_ID est l'ID de projet du projet Cloud pour lequel vous souhaitez activer la facturation.
    • BILLING_ACCOUNT_ID est l'ID du compte de facturation à associer au projet Google Cloud.

Activer les API

console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, activez l'API Google Chat, l'API Vertex AI, l'API Cloud Functions, l'API Firestore, l'API Cloud Build, l'API Pub/Sub, l'API Google Workspace Events, l'API Eventarc et l'API Cloud Run Admin.

    Activer les API

  2. Vérifiez que vous activez les API dans le projet Cloud approprié, puis cliquez sur Suivant.

  3. Vérifiez que vous activez les API appropriées, puis cliquez sur Activer.

CLI gcloud

  1. Si nécessaire, définissez le projet Cloud actuel sur celui que vous avez créé :

    gcloud config set project PROJECT_ID

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID de projet du projet Cloud que vous avez créé.

  2. Activez les API Google Chat, Vertex AI, Cloud Functions, Firestore, Cloud Build, Pub/Sub, Google Workspace Events, Eventarc et Cloud Run Admin:

    gcloud services enable chat.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
cloudfunctions.googleapis.com \
firestore.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
pubsub.googleapis.com \
workspaceevents.googleapis.com \
eventarc.googleapis.com \
run.googleapis.com

Configurer l'authentification et l'autorisation

L'authentification et l'autorisation permettent à l'application Chat d'accéder aux ressources dans Google Workspace et Google Cloud.

Dans ce tutoriel, vous allez publier l'application Google Chat en interne afin que vous puissiez utiliser les informations d'espace réservé. Avant de publier l'application Google Chat en externe, remplacez les informations des espaces réservés par des informations réelles pour l'écran de consentement.

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > API et services > Écran de consentement OAuth.

    Accéder à l'écran de consentement OAuth

  2. Sous Type d'utilisateur, sélectionnez Interne, puis cliquez sur Créer.

  3. Dans le champ Nom de l'application, saisissez AI knowledge assistant.

  4. Dans Adresse e-mail d'assistance utilisateur, sélectionnez votre adresse e-mail ou un groupe Google approprié.

  5. Sous Coordonnées du développeur, saisissez votre adresse e-mail.

  6. Cliquez sur Enregistrer et continuer.

  7. Cliquez sur Ajouter ou supprimer des habilitations. Un panneau s'affiche avec une liste de champs d'application pour chaque API que vous avez activée dans votre projet Cloud.

  8. Sous Ajouter manuellement des champs d'application, collez le champ d'application suivant:

    • https://www.googleapis.com/auth/chat.messages

  9. Cliquez sur Add to Table (Ajouter à la table).

  10. Cliquez sur Mettre à jour.

  11. Cliquez sur Enregistrer et continuer.

  12. Vérifiez le résumé de l'enregistrement de l'application, puis cliquez sur Revenir au tableau de bord.

Créer des identifiants client OAuth

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > API et services > Identifiants.

    Accéder à "Identifiants"

  2. Cliquez sur Créer des identifiants > ID client OAuth.

  3. Cliquez sur Type d'application > Application Web.

  4. Dans le champ Nom, saisissez un nom pour l'identifiant. Ce nom n'apparaît que dans la console Google Cloud.

  5. Sous URI de redirection autorisés, cliquez sur Ajouter un URI.

  6. Dans URI 1, saisissez la commande suivante:

    https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app/oauth2

    Remplacez les éléments suivants :

    • REGION: région de la fonction Cloud, par exemple us-central1. Plus tard, lorsque vous créerez les deux fonctions Cloud, vous devrez définir leur région sur cette valeur.
    • PROJECT_ID: ID de projet du projet Cloud que vous avez créé.

  7. Cliquez sur Créer.

  8. Dans la fenêtre Client OAuth créé, cliquez sur Télécharger le fichier JSON.

  9. Enregistrez le fichier téléchargé sous le nom client_secrets.json. Plus tard, lorsque vous créerez les deux fonctions Cloud Functions, vous inclurez le fichier client_secrets.json dans chaque déploiement.

  10. Cliquez sur OK.

Créer le sujet Pub/Sub

Le sujet Pub/Sub fonctionne avec l'API Google Workspace Events pour s'abonner aux événements d'un espace Chat, tels que des messages, et pour avertir l'application Chat en temps réel.

Voici comment créer le sujet Pub/Sub:

console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu  > Pub/Sub.

    Accéder à Pub/Sub

  2. Cliquez sur Créer un sujet.

  3. Dans le champ ID du sujet, saisissez events-api.

  4. Décochez l'option Ajouter un abonnement par défaut.

  5. Sous Chiffrement, sélectionnez Clé de chiffrement gérée par Google.

  6. Cliquez sur Créer. Le sujet Pub/Sub s'affiche.

  7. Pour que ce sujet Pub/Sub et l'API Google Workspace Events fonctionnent ensemble, autorisez l'utilisateur IAM Chat à publier des messages sur le sujet Pub/Sub :

    1. Dans le panneau events-api, sous PERMISSIONS, cliquez sur Ajouter un compte principal.

    2. Sous Ajouter des comptes principaux, dans Nouveaux comptes principaux, saisissez chat-api-push@system.gserviceaccount.com.

    3. Sous Attribuer des rôles, dans Sélectionner un rôle, sélectionnez Pub/Sub > Éditeur Pub/Sub.

    4. Cliquez sur Enregistrer.

CLI gcloud

  1. Créez un sujet Pub/Sub avec l'ID de sujet events-api:

    gcloud pubsub topics create events-api

  2. Accordez à l'utilisateur IAM Chat l'autorisation de publier sur le sujet Pub/Sub :

    gcloud pubsub topics add-iam-policy-binding events-api \
--member='serviceAccount:chat-api-push@system.gserviceaccount.com' \
--role='roles/pubsub.publisher'

Créer la base de données Firestore

La base de données Firestore conserve et récupère les données des espaces Chat, comme les messages. Vous ne définissez pas le modèle de données, qui est défini implicitement dans l'exemple de code par les fichiers model/message.js et services/firestore-service.js.

La base de données de l'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise un modèle de données NoSQL basé sur des documents organisés en collections . Pour en savoir plus, consultez la section Modèle de données Firestore.

Le schéma suivant présente le modèle de données de l'application Chat de l'assistant de connaissances IA:

Modèle de données de la base de données Firestore.

La racine contient deux collections:

  1. spaces, où chaque document représente un espace Chat auquel l'application Chat est ajoutée. Chaque message est représenté par un document de la sous-collection messages.

  2. users, où chaque document représente un utilisateur qui a ajouté l'application Chat à un espace Chat.

Afficher les définitions de collection, de document et de champ

spaces

Un espace Chat qui inclut l'application Chat d'assistant de connaissances IA

Champs
Document IDString
Identifiant unique d'un espace spécifique. Partie du nom de ressource de l'espace dans l'API Chat.
messagesSubcollection of Documents (messages)
Messages envoyés dans l'espace Chat. Correspond au Document ID d'un message dans Firebase.
spaceNameString
Nom unique de l'espace dans l'API Chat. Correspond au nom de la ressource de l'espace dans l'API Chat.

messages

Messages envoyés dans l'espace Chat

Champs
Document IDString
Identifiant unique d'un message spécifique.
nameString
Nom unique d'un message dans l'API Chat. Correspond au nom de la ressource du message dans l'API Chat.
textString
Corps du texte du message.
timeString (Timestamp format)
Heure à laquelle le message a été créé.

users

Utilisateurs ayant ajouté l'application Chat de l'assistant Google à un espace Chat

Champs
Document IDString
Identifiant unique d'un utilisateur spécifique.
accessTokenString
Jeton d'accès accordé lors de l'autorisation utilisateur OAuth 2.0 utilisé pour appeler les API Google Workspace.
refreshTokenString
Jeton d'actualisation accordé lors de l'autorisation de l'utilisateur OAuth 2.0.

Pour créer la base de données Firestore :

console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Firestore.

    Accéder à Firestore

  2. Cliquez sur Créer une base de données.

  3. Dans Sélectionner le mode Firestore, cliquez sur Mode natif.

  4. Cliquez sur Continuer.

  5. Configurez la base de données:

    1. Dans le champ Attribuer un nom à la base de données, laissez le champ ID de base de données défini sur (default).

    2. Sous Type d'emplacement, sélectionnez Région.

    3. Dans Région, spécifiez une région pour votre base de données, telle que us-central1. Pour des performances optimales, sélectionnez le même emplacement ou un emplacement à proximité que les fonctions Cloud Functions de l'application Chat.

  6. Cliquez sur Créer une base de données.

CLI gcloud

  • Créez une base de données Firestore en mode natif:

    gcloud firestore databases create \
--location=LOCATION \
--type=firestore-native

    Remplacez LOCATION par le nom d'une région Firestore, telle que us-central1. Pour des performances optimales, sélectionnez le même emplacement ou un emplacement à proximité que les fonctions Cloud Functions de l'application Chat.

Créer et déployer l'application Chat

Maintenant que votre projet Google Cloud est créé et configuré, vous êtes prêt à créer et à déployer l'application Chat. Dans cette section, vous allez effectuer les opérations suivantes:

  1. Créez et déployez deux fonctions Cloud Functions. L'un pour répondre aux événements d'interaction Chat et l'autre pour répondre aux événements Pub/Sub.
  2. Créez et déployez une application Chat sur la page de configuration de l'API Google Chat.

Créer et déployer les fonctions Cloud

Dans cette section, vous allez créer et déployer deux fonctions Cloud nommées:

  • app: héberge et exécute le code de l'application Chat qui répond aux événements reçus de Chat sous forme de requêtes HTTP.
  • eventsApp : reçoit et traite les événements d'espace Chat, comme les messages de Pub/Sub.

Ensemble, ces fonctions Cloud constituent la logique d'application de l'application Chat de l'assistant de connaissances en IA.

Avant de créer les Cloud Functions, vous pouvez prendre le temps d'examiner et de vous familiariser avec l'exemple de code hébergé sur GitHub.

Afficher sur GitHub

Créer et déployer app

console Google Cloud

  1. Téléchargez le code depuis GitHub sous forme de fichier ZIP.

    Télécharger le fichier ZIP

  2. Décompressez le fichier ZIP téléchargé.

    Le dossier extrait contient l'intégralité du dépôt d'exemples Google Workspace.

  3. Dans le dossier extrait, accédez au répertoire google-chat-samples-main/node/ai-knowledge-assistant.

  4. Dans le répertoire google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, ajoutez le fichier client_secrets.json que vous avez téléchargé lorsque vous avez créé des identifiants d'ID client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.

  5. Compressez le contenu du dossier ai-knowledge-assistant dans un fichier ZIP.

    Le répertoire racine du fichier ZIP doit contenir les fichiers et dossiers suivants:

    • .gcloudignore
    • .gitignore
    • README.md
    • deploy.sh
    • env.js
    • events_index.js
    • http_index.js
    • index.js
    • client_secrets.json
    • package-lock.json
    • package.json
    • controllers/
    • model/
    • services/
    • test/

  6. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Cloud Functions.

    Accéder à Cloud Functions

    Assurez-vous que le projet Google Cloud de votre application Chat est sélectionné.

  7. Cliquez sur  Créer une fonction.

  8. Sur la page Créer une fonction, configurez votre fonction :

    1. Dans Environnement, sélectionnez Fonction Cloud Run.
    2. Dans le champ Nom de la fonction, saisissez app.
    3. Dans Région, sélectionnez une région, par exemple us-central1. Cette région doit correspondre à celle que vous avez définie dans l'URI de redirection autorisé lorsque vous avez créé des identifiants d'ID client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.
    4. Dans Type de déclencheur, sélectionnez HTTPS.
    5. Sous Authentification, sélectionnez Autoriser les appels non authentifiés.
    6. Cliquez sur Suivant.

  9. Dans Environnement d'exécution, sélectionnez Node.js 20.

  10. Dans Point d'entrée, supprimez le texte par défaut et saisissez app.

  11. Dans Code source, sélectionnez Importation de fichier ZIP.

  12. Dans Bucket de destination, create ou sélectionnez un bucket:

    1. Cliquez sur Parcourir.
    2. Sélectionnez un bucket.
    3. Cliquez sur Sélectionner.

    Google Cloud importe le fichier ZIP dans ce bucket et les extrait. Cloud Functions copie ensuite les fichiers des composants dans la fonction Cloud.

  13. Dans Fichier ZIP, importez le fichier ZIP que vous avez téléchargé depuis GitHub, extrait et recompressé :

    1. Cliquez sur Parcourir.
    2. Accédez au fichier ZIP et sélectionnez-le.
    3. Cliquez sur Open (Ouvrir).

  14. Cliquez sur Déployer.

    La page Détails de Cloud Functions s'ouvre et votre fonction s'affiche avec deux indicateurs de progression: un pour la compilation et un pour le service. Lorsque les deux indicateurs de progression disparaissent et sont remplacés par une coche, votre fonction est déployée et prête.

  15. Modifiez l'exemple de code pour définir des constantes:

    1. Sur la page Détails de la fonction Cloud, cliquez sur Modifier.
    2. Cliquez sur Suivant.
    3. Dans Code source, sélectionnez Éditeur intégré.
    4. Dans l'éditeur intégré, ouvrez et modifiez le fichier env.js :
      1. Définissez la valeur de project sur l'ID de votre projet Cloud.
      2. Définissez la valeur de location sur la région de la fonction Cloud, par exemple us-central1.

  16. Cliquez sur Déployer.

CLI gcloud

  1. Clonez le code depuis GitHub :

    git clone https://github.com/googleworkspace/google-chat-samples.git

  2. Passez au répertoire qui contient le code de cette application Chat de l'assistant de connaissances de l'IA:

    cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant

  3. Dans le répertoire google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, ajoutez le fichier client_secrets.json que vous avez téléchargé lorsque vous avez créé des identifiants d'ID client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.

  4. Modifiez le fichier env.js pour définir les variables d'environnement :

    1. Définissez project sur la valeur de votre ID de projet Cloud.
    2. Définissez la valeur de location sur la région de la fonction Cloud, par exemple us-central1.

  5. Déployez la fonction Cloud dans Google Cloud :

    gcloud functions deploy app \
--gen2 \
--region=REGION \
--runtime=nodejs20 \
--source=. \
--entry-point=app \
--trigger-http \
--allow-unauthenticated

    Remplacez REGION par la valeur de la région de la fonction Cloud pour qu'elle corresponde à celle définie dans le fichier env.js, par exemple us-central1.

Créer et déployer eventsApp

console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Cloud Functions.

    Accéder à Cloud Functions

    Assurez-vous que le projet Google Cloud de votre application Chat est sélectionné.

  2. Cliquez sur  Créer une fonction.

  3. Sur la page Créer une fonction, configurez votre fonction :

    1. Dans Environnement, sélectionnez Fonction Cloud Run.
    2. Dans le champ Nom de la fonction, saisissez eventsApp.
    3. Dans Région, sélectionnez une région, par exemple us-central1. Cette région doit correspondre à celle que vous avez définie dans l'URI de redirection autorisé lors de la création d'identifiants client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.
    4. Dans Type de déclencheur, sélectionnez Cloud Pub/Sub.
    5. Dans Cloud Pub/Sub topic (Sujet Cloud Pub/Sub), sélectionnez le nom du sujet Pub/Sub que vous avez créé, au format projects/PROJECT/topics/events-api, où PROJECT est l'ID de votre projet Cloud.
    6. Si un message commençant par Service account(s) might not have enough permissions to deploy the function with the selected trigger. s'affiche, cliquez sur Tout autoriser.
    7. Cliquez sur Suivant.

  4. Dans Environnement d'exécution, sélectionnez Node.js 20.

  5. Dans Point d'entrée, supprimez le texte par défaut et saisissez eventsApp.

  6. Dans Code source, sélectionnez Fichier ZIP depuis Cloud Storage.

  7. Sous Emplacement Cloud Storage, cliquez sur Parcourir.

  8. Sélectionnez le bucket dans lequel vous avez importé le fichier ZIP lors de la création de la fonction Cloud app.

  9. Cliquez sur le fichier ZIP que vous avez importé.

  10. Cliquez sur Sélectionner.

  11. Cliquez sur Déployer.

    La page Informations sur Cloud Functions s'ouvre et votre fonction s'affiche avec trois indicateurs de progression : un pour la compilation, un pour le service et un pour le déclencheur. Lorsque les trois indicateurs de progression disparaissent et sont remplacés par une coche, votre fonction est déployée et prête.

  12. Modifiez l'exemple de code pour définir des constantes:

    1. Sur la page Détails de la fonction Cloud, cliquez sur Modifier.
    2. Cliquez sur Suivant.
    3. Dans Code source, sélectionnez Éditeur intégré.
    4. Dans l'éditeur intégré, ouvrez et modifiez le fichier env.js :
      1. Définissez project sur la valeur de votre ID de projet Cloud.
      2. Définissez la valeur de location sur la région de la fonction Cloud Functions, par exemple us-central1.

  13. Cliquez sur Déployer.

CLI gcloud

  1. Dans la gcloud CLI, si vous n'y êtes pas déjà, accédez au répertoire contenant le code de cette application Chat d'assistant expert en IA que vous avez précédemment clonée depuis GitHub :

    cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant

  2. Dans le répertoire google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, ajoutez le fichier client_secrets.json que vous avez téléchargé lors de la création d'identifiants client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.

  3. Modifiez le fichier env.js pour définir les variables d'environnement:

    1. Définissez la valeur de project sur l'ID de votre projet Cloud.
    2. Définissez la valeur de location sur la région de la fonction Cloud, par exemple us-central1.

  4. Déployez la fonction Cloud sur Google Cloud:

    gcloud functions deploy eventsApp \
--gen2 \
--region=REGION \
--runtime=nodejs20 \
--source=. \
--entry-point=eventsApp \
--trigger-topic=events-api

    Remplacez REGION par la valeur de la région de la fonction Cloud pour qu'elle corresponde à celle définie dans le fichier env.js, par exemple us-central1.

Copier l'URL du déclencheur de la fonction Cloud app

Collez l'URL du déclencheur de la fonction Cloud app dans la section suivante lorsque vous configurez l'application Chat dans la console Google Cloud.

console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Cloud Functions.

    Accéder à Cloud Functions

  2. Dans la colonne Nom de la liste des fonctions Cloud, cliquez sur app.

  3. Cliquez sur Déclencher.

  4. Copiez l'URL.

CLI gcloud

  1. Décrivez la fonction Cloud app:

    gcloud functions describe app

  2. Copiez la propriété url.

Configurer l'application Chat dans la console Google Cloud

Cette section explique comment configurer l'API Chat dans la console Google Cloud avec des informations sur votre application Chat, y compris son nom et l'URL du déclencheur de la fonction Cloud de l'application Chat à laquelle elle envoie les événements d'interaction Chat.

  1. Dans la console Google Cloud, cliquez sur Menu > Autres produits > Google Workspace > Bibliothèque de produits > API Google Chat > Gérer > Configuration.

    Accéder à la configuration de l'API Chat

  2. Dans le champ Nom de l'application, saisissez AI knowledge assistant.

  3. Dans le champ URL de l'avatar, saisissez https://fonts.gstatic.com/s/i/short-term/release/googlesymbols/live_help/default/24px.svg.

  4. Dans Description, saisissez Answers questions with AI.

  5. Cliquez sur le bouton Activer les fonctionnalités interactives pour l'activer.

  6. Sous Fonctionnalité, sélectionnez Rejoindre des espaces et des conversations de groupe.

  7. Sous Paramètres de connexion, sélectionnez URL du point de terminaison HTTP.

  8. Dans URL du point de terminaison HTTP, collez l'URL du déclencheur de la fonction Cloud app au format https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app, où REGION est la région de la fonction Cloud, comme us-central1, et PROJECT_ID est l'ID de projet du projet Cloud que vous avez créé.

  9. Sous Visibilité, sélectionnez Rendre cette application de chat accessible à certains utilisateurs et groupes de votre domaine Workspace, puis saisissez votre adresse e-mail.

  10. Si vous le souhaitez, sous Journaux, sélectionnez Consigner les erreurs dans Logging.

  11. Cliquez sur Enregistrer. Un message d'enregistrement de la configuration s'affiche, ce qui signifie que l'application Chat est prête à être testée.

Tester l'application Chat

Testez l'application Chat d'assistant de connaissances IA dans un espace Chat avec des messages en posant des questions auxquelles l'application Chat d'assistant de connaissances IA peut répondre.

Voici quelques méthodes pour tester l'application Chat d'assistant de connaissances IA:

  • Ajouter l'application Chat d'assistant de connaissances IA à un espace Chat existant et poser des questions pertinentes pour cet espace.
  • Créez un espace Chat et publiez quelques messages à utiliser comme source de données. Les messages peuvent provenir de Gemini avec une requête comme Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams.. Vous pouvez également coller quelques paragraphes du guide Présentation du développement avec Chat, puis poser des questions à ce sujet.

Pour ce tutoriel, créons un espace Chat et collons quelques paragraphes du guide Présentation du développement avec Chat.

  1. Ouvrez Google Chat.

    Accéder à Google Chat

  2. Créez un espace Chat :

    1. Cliquez sur Nouvelle discussion > Créer un espace.

    2. Dans Nom de l'espace, saisissez Testing AI knowledge assistant app.

    3. Sous À quoi sert cet espace ?, sélectionnez Collaboration.

    4. Sous Paramètres d'accès, choisissez qui peut accéder à l'espace.

    5. Cliquez sur Créer.

  3. Ajoutez des messages à utiliser comme source de données :

    1. Dans un navigateur Web, consultez le guide Présentation du développement avec Chat.

    2. Copiez et collez le contenu du guide dans l'espace Chat que vous avez créé.

  4. Ajoutez l'application Chat d'assistant de connaissances de l'IA:

    1. Dans la barre de rédaction de message, saisissez @AI knowledge assistant. Dans le menu de suggestions qui s'affiche, sélectionnez l'application Chat de l'assistant de connaissances basé sur l'IA, puis appuyez sur enter.

    2. Un message s'affiche pour vous demander si vous souhaitez ajouter l'application Chat de l'assistant de connaissances basé sur l'IA à l'espace. Cliquez sur Ajouter à l'espace.

    3. Si vous ajoutez l'application Chat à un espace pour la première fois, vous devez configurer l'authentification et l'autorisation pour cette application:

      1. Cliquez sur Configurer.
      2. Une nouvelle fenêtre ou un nouvel onglet de navigateur s'ouvre et vous invite à choisir un compte Google. Sélectionnez le compte avec lequel vous effectuez le test.
      3. Vérifiez les autorisations demandées par l'application Chat de l'assistant de connaissances IA. Pour les accorder, cliquez sur Autoriser.
      4. Le message You may close this page now. s'affiche. Fermez la fenêtre ou l'onglet du navigateur, puis revenez à l'espace Chat.

  5. Poser une question :

    1. Dans la barre de rédaction du message, saisissez une question du type What are Google Chat apps?.

    2. L'application Chat avec l'IA répond.

    3. Si la réponse est inexacte ou insuffisante, cliquez sur Obtenir de l'aide pour améliorer l'historique des conversations de l'IA. L'application Chat de l'assistant de connaissances basé sur l'IA mentionne un gestionnaire d'espace et lui demande de répondre à la question. La prochaine fois, l'application Chat d'assistant de connaissances de l'IA saura répondre !

Considérations, choix d'architectures alternatives et étapes suivantes

Cette section présente d'autres façons de créer l'application Chat de l'assistant de connaissances basé sur l'IA.

Firestore, Cloud Storage ou appel de l'API List Messages dans Chat

Ce tutoriel recommande de stocker les données des espaces Chat, comme les messages, dans une base de données Firestore, car cela améliore les performances par rapport à l'appel de la méthode list sur la ressource Message avec l'API Chat chaque fois que l'application Chat répond à une question. De plus, appeler list messages de manière répétée peut entraîner l'atteinte des limites de quota de l'API par l'application Chat.

Toutefois, si l'historique des conversations d'un espace Chat devient trop long, l'utilisation de Firestore peut devenir coûteuse.

Cloud Storage est une alternative à Firestore. Chaque espace dans lequel l'assistant de connaissances basé sur l'IA de l'application Chat est actif reçoit son propre objet, et chaque objet est un fichier texte contenant tous les messages de l'espace. L'avantage de cette approche est que l'intégralité du contenu du fichier texte peut être transmise à Vertex AI avec Gemini en une seule fois. L'inconvénient est que la mise à jour de l'historique des conversations nécessite plus d'efforts, car vous ne pouvez pas ajouter à un objet dans Cloud Storage, mais seulement le remplacer. Cette approche n'a pas de sens si vous mettez régulièrement à jour l'historique des messages, mais elle constitue un bon choix si vous mettez régulièrement à jour l'historique des messages de manière groupée, par exemple une fois par semaine.

Résoudre les problèmes

Lorsqu'une application ou une fiche Google Chat renvoie une erreur, l'interface Chat affiche le message "Un problème est survenu". ou "Impossible de traiter votre demande". Il arrive que l'interface utilisateur de Chat n'affiche aucun message d'erreur, mais que l'application ou la fiche Chat produise un résultat inattendu. Par exemple, un message de fiche peut ne pas s'afficher.

Même s'il est possible qu'un message d'erreur ne s'affiche pas dans l'interface utilisateur de Chat, des messages d'erreur descriptifs et des données de journaux sont disponibles pour vous aider à corriger les erreurs lorsque la journalisation des erreurs est activée pour les applications Chat. Pour savoir comment afficher, déboguer et corriger les erreurs, consultez Résoudre et corriger les erreurs Google Chat.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans ce tutoriel ne soient facturées sur votre compte Google Cloud, nous vous recommandons de supprimer le projet Cloud.

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources. Cliquez sur Menu  > IAM et administration > Gérer les ressources.

    Accédez au gestionnaire de ressources.

  2. Dans la liste des projets, sélectionnez celui que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer .
  3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.